想像一下，您希望電腦能夠辨識照片中朋友的臉部。機器學習將用於訓練電腦識別朋友臉部的特徵和特徵，以便它可以在其他照片中識別它們。
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這是透過向電腦輸入大量標記為「朋友」或「非朋友」的圖像來完成的，以便電腦能夠學習區分這兩個類別之間的差異。
機器學習有許多實際應用，從語音辨識系統和金融交易中的詐欺檢測到自動駕駛汽車和醫療診斷。簡而言之，機器學習允許機器從數據中「學習」並隨著時間的推移提高其決策的準確性。
本文的有用來源包括Kevin P. Murphy 所著的《機器學習：機率視角》一書、Jason Brownlee 維護的機器學習掌握網站，以及專業出版物，例如《機器學習研究雜誌》和《IEEE Transactions on Neural Networks 》和學習系統。
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*本文部分文字由 ChatGPT，一種基於人工智慧的語言模型 OpenAI。文字條目的創建者是 Curto 有意全文轉載新聞和回應。答案來自 ChatGPT 自動生成，不代表本人意見 OpenAI 或與模型相關的人。已發佈內容的所有責任由 Curto 新聞。
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